tensör akışı:: tensör
#include <tensor.h>
N boyutlu bir değerler dizisini temsil eder.
Özet
Yapıcılar ve Yıkıcılar | |
---|---|
Tensor () 1 boyutlu, 0 elemanlı bir kayan nokta tensörü oluşturur. | |
Tensor (DataType type, const TensorShape & shape) | |
Tensor (Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape) Temel arabelleği tahsis etmek için a ayırıcısını kullanarak giriş type ve shape ile bir tensör oluşturur. | |
Tensor (Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape, const AllocationAttributes & allocation_attr) Temel arabelleği tahsis etmek için a ayırıcısını ve belirtilen "allocation_attr" öğesini kullanarak giriş type ve shape bir tensör oluşturur. | |
Tensor (DataType type) Verilen veri türünde boş bir Tensör oluşturur. | |
Tensor (float scalar_value) | |
Tensor (double scalar_value) | |
Tensor (int32 scalar_value) | |
Tensor (uint32 scalar_value) | |
Tensor (uint16 scalar_value) | |
Tensor (uint8 scalar_value) | |
Tensor (int16 scalar_value) | |
Tensor (int8 scalar_value) | |
Tensor (string scalar_value) | |
Tensor (complex64 scalar_value) | |
Tensor (complex128 scalar_value) | |
Tensor (int64 scalar_value) | |
Tensor (uint64 scalar_value) | |
Tensor (bool scalar_value) | |
Tensor (qint8 scalar_value) | |
Tensor (quint8 scalar_value) | |
Tensor (qint16 scalar_value) | |
Tensor (quint16 scalar_value) | |
Tensor (qint32 scalar_value) | |
Tensor (bfloat16 scalar_value) | |
Tensor (Eigen::half scalar_value) | |
Tensor (ResourceHandle scalar_value) | |
Tensor (const char *scalar_value) | |
Tensor (const Tensor & other) Oluşturucuyu kopyalayın. | |
Tensor ( Tensor && other) Yapıcıyı taşı. | |
~Tensor () |
Kamu işlevleri | |
---|---|
AllocatedBytes () const | size_t |
AsProtoField (TensorProto *proto) const | void proto *this tensörün içeriğiyle doldurur. |
AsProtoTensorContent (TensorProto *proto) const | void |
BitcastFrom (const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape) | Diğer tensörü bu tensöre kopyalayın, yeniden şekillendirin ve tamponun veri tipini yeniden yorumlayın. |
CopyFrom (const Tensor & other, const TensorShape & shape) TF_MUST_USE_RESULT | bool Diğer tensörü bu tensöre kopyalayın ve yeniden şekillendirin. |
DebugString (int num_values) const | string Hata ayıklamaya uygun tensörün insan tarafından okunabilir bir özeti. |
DebugString () const | string |
DeviceSafeDebugString () const | string |
FillDescription (TensorDescription *description) const | void TensorDescription protokolünü, izleme ve hata ayıklama için yararlı olan tensör hakkında meta verilerle doldurun. |
FromProto (const TensorProto & other) TF_MUST_USE_RESULT | bool other ayrıştırın ve tensörü oluşturun. |
FromProto (Allocator *a, const TensorProto & other) TF_MUST_USE_RESULT | bool |
IsAligned () const | bool Bu tensör hizalanmışsa true değerini döndürür. |
IsInitialized () const | bool Gerekirse, bu Tensör başlatıldı mı? |
IsSameSize (const Tensor & b) const | bool |
NumElements () const | int64 Tensör şekli için kolaylık erişimcisi. |
SharesBufferWith (const Tensor & b) const | bool |
Slice (int64 dim0_start, int64 dim0_limit) const | Bu tensörü 1. boyut boyunca dilimleyin. |
SubSlice (int64 index) const | 1. boyut boyunca bu tensörden bir alt dilim seçin. |
SummarizeValue (int64 max_entries, bool print_v2) const | string *this içindeki ilk max_entries değerlerini bir dizeye dönüştürün. |
TotalBytes () const | size_t Bu tensörün tahmini bellek kullanımını döndürür. |
UnsafeCopyFromInternal (const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape) | void BitcastFrom gibi, ancak herhangi bir ön koşul karşılanmazsa CHECK başarısız olur. |
bit_casted_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) | TTypes< T, NDIMS >:: Tensor Tensör verilerini, new_sizes içinde belirtilen yeni şekle sahip bir Eigen::Tensor Tensor'a döndürün ve yeni bir T tipine yayınlayın. |
bit_casted_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const | TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor Tensör verilerini, new_sizes içinde belirtilen yeni şekle sahip bir Eigen::Tensor Tensor'a döndürün ve yeni bir T tipine yayınlayın. |
bit_casted_tensor () | TTypes< T, NDIMS >:: Tensor Tensör verilerini, aynı boyutta ancak belirtilen T tipine bitsel olarak yayınlanmış bir Eigen::Tensor Tensor'a döndürün. |
bit_casted_tensor () const | TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor Tensör verilerini, aynı boyutta ancak belirtilen T tipine bitsel olarak yayınlanmış bir Eigen::Tensor Tensor'a döndürün. |
dim_size (int d) const | int64 Tensör şekli için kolaylık erişimcisi. |
dims () const | int Tensör şekli için kolaylık erişimcisi. |
dtype () const | DataType Veri türünü döndürür. |
flat () | TTypes< T >::Flat Tensör verilerini, veri türünün ve belirtilen şeklin bir Eigen::Tensor olarak döndürün. |
flat () const | TTypes< T >::ConstFlat |
flat_inner_dims () | TTypes< T, NDIMS >:: Tensor Verileri, tüm Tensör boyutlarını ancak son NDIMS-1'i sonucun ilk boyutuna daraltarak, NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür. |
flat_inner_dims () const | TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor |
flat_inner_outer_dims (int64 begin) | TTypes< T, NDIMS >:: Tensor |
flat_inner_outer_dims (int64 begin) const | TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor |
flat_outer_dims () | TTypes< T, NDIMS >:: Tensor Verileri, tüm Tensör boyutlarını ancak ilk NDIMS-1'i sonucun son boyutuna daraltarak, NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür. |
flat_outer_dims () const | TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor |
matrix () | TTypes< T >::Matrix |
matrix () const | TTypes< T >::ConstMatrix |
operator= (const Tensor & other) | Tensor & Operatör atayın. Bu tensör, diğerinin temel depolamasını paylaşır. |
operator= ( Tensor && other) | Tensor & Operatörü hareket ettirin. Ayrıntılar için yapıcıyı taşı konusuna bakın. |
reinterpret_last_dimension () | TTypes< T, NDIMS >:: Tensor Tensör verilerini, son boyut öğelerinin daha büyük bir türün tek öğelerine dönüştürüldüğü bir Eigen::Tensor . |
reinterpret_last_dimension () const | TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor Tensör verilerini, son boyut öğelerinin daha büyük bir türün tek öğelerine dönüştürüldüğü bir Eigen::Tensor . |
scalar () | TTypes< T >::Scalar |
scalar () const | TTypes< T >::ConstScalar |
shape () const | const TensorShape & Tensörün şeklini döndürür. |
shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) | TTypes< T, NDIMS >:: Tensor |
shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const | TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor |
tensor () | TTypes< T, NDIMS >:: Tensor |
tensor () const | TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor |
tensor_data () const | StringPiece Geçerli tensörün arabelleğini eşleyen bir StringPiece döndürür. |
unaligned_flat () | TTypes< T >::UnalignedFlat |
unaligned_flat () const | TTypes< T >::UnalignedConstFlat |
unaligned_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) | TTypes< T, NDIMS >::UnalignedTensor |
unaligned_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const | TTypes< T, NDIMS >::UnalignedConstTensor |
vec () | TTypes< T >::Vec Tensör verilerini, bu Tensörün türü ve boyutlarıyla bir Eigen::Tensor olarak Tensor . |
vec () const | TTypes< T >::ConstVec Yukarıdaki tüm yöntemlerin Const sürümleri. |
Kamu işlevleri
Tahsis Edilen Bayt
size_t AllocatedBytes() const
AsProtoField
void AsProtoField( TensorProto *proto ) const
proto
*this
tensörün içeriğiyle doldurur.
AsProtoField()
için tekrarlanan alanı doldururken proto.dtype()
proto.tensor_content proto.tensor_content()
AsProtoTensorContent()
içindeki içeriği kompakt bir biçimde kodlar.
AsProtoTensorContent
void AsProtoTensorContent( TensorProto *proto ) const
BitcastKimden
Status BitcastFrom( const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape )
Diğer tensörü bu tensöre kopyalayın, yeniden şekillendirin ve tamponun veri tipini yeniden yorumlayın.
Status::OK() döndürülürse, iki tensör artık aynı temel depolamayı paylaşır.
Bu çağrı, other
tensörün ve verilen tip ve şeklin "uyumlu" olmasını gerektirir (yani aynı sayıda baytı işgal ederler).
özellikle:
shape.num_elements() * DataTypeSize(type)
eşit olmalı
other.num_elements() * DataTypeSize(other.dtype())
Ayrıca, bu işlev şunları gerektirir:
- DataTypeSize(other.dtype()) != 0
- DataTypeSize(type) != 0
Gereksinimlerden herhangi biri karşılanmazsa, error::InvalidArgument döndürülür.
Kopyalama
bool CopyFrom( const Tensor & other, const TensorShape & shape ) TF_MUST_USE_RESULT
Diğer tensörü bu tensöre kopyalayın ve yeniden şekillendirin.
Bu tensör, diğerinin temel depolamasını paylaşır. other.shape()
, verilen shape
ait aynı sayıda öğeye sahipse true
değerini döndürür.
hata ayıklama dizesi
string DebugString( int num_values ) const
Hata ayıklamaya uygun tensörün insan tarafından okunabilir bir özeti.
hata ayıklama dizesi
string DebugString() const
DeviceSafeDebugString
string DeviceSafeDebugString() const
Açıklama Doldur
void FillDescription( TensorDescription *description ) const
TensorDescription
protokolünü, izleme ve hata ayıklama için yararlı olan tensör hakkında meta verilerle doldurun.
Proto'dan
bool FromProto( const TensorProto & other ) TF_MUST_USE_RESULT
other
ayrıştırın ve tensörü oluşturun.
Ayrıştırma başarılı olursa true
döndürür. Ayrıştırma başarısız olursa, *this
durumu değişmez.
Proto'dan
bool FromProto( Allocator *a, const TensorProto & other ) TF_MUST_USE_RESULT
Hizalanmış
bool IsAligned() const
Bu tensör hizalanmışsa true değerini döndürür.
Başlatıldı
bool IsInitialized() const
Gerekirse, bu Tensör başlatıldı mı?
Sıfır elemanlı Tensörler, hiç atanmamış olsalar ve herhangi bir bellek tahsis edilmemiş olsalar bile her zaman başlatılmış olarak kabul edilir.
AynıSize
bool IsSameSize( const Tensor & b ) const
NumElements
int64 NumElements() const
Tensör şekli için kolaylık erişimcisi.
PaylaşımlarBufferWith
bool SharesBufferWith( const Tensor & b ) const
Dilim
Tensor Slice( int64 dim0_start, int64 dim0_limit ) const
Bu tensörü 1. boyut boyunca dilimleyin.
Yani, döndürülen tensör, döndürülen[i, ...] == bu[dim0_start + i, ...]'yi karşılar. Döndürülen tensör, temel tensör arabelleğini bu tensörle paylaşır.
NOT: Geri dönen tensör, şekle bağlı olarak bu tensör ile aynı hizalama gereksinimini karşılamayabilir. Arayan, hizalama gereksinimi olan belirli yöntemleri (örneğin, flat()
, tensor()
) çağırmadan önce döndürülen tensörün hizalamasını kontrol etmelidir.
NOT: N boyutlu bir tensör ile beslendiğinde, bu yöntem ayrıca N boyutlu bir tensör döndürür. Bir alt tensör seçmek istiyorsanız, bkz. SubSlice.
GEREKTİRİR: dims()
>= 1 GEREKLİDİR: 0 <= dim0_start <= dim0_limit <= dim_size(0)
alt dilim
Tensor SubSlice( int64 index ) const
1. boyut boyunca bu tensörden bir alt dilim seçin.
N boyutlu bir tensör ile beslendiğinde, bu yöntem N-1 boyutlu bir tensör döndürür; burada döndürülen tensör, ilk boyut boyunca giriş tensörünün bir alt dilimidir. Döndürülen tensörün N-1 boyutları, giriş tensörünün son N-1 boyutlarıdır.
NOT: Geri dönen tensör, şekle bağlı olarak bu tensör ile aynı hizalama gereksinimini karşılamayabilir. Arayan, hizalama gereksinimi olan belirli yöntemleri (örneğin, flat()
, tensor()
) çağırmadan önce döndürülen tensörün hizalamasını kontrol etmelidir.
GEREKTİRİR: dims()
>= 1 GEREKLİDİR: 0 <= dim0_start < dim_size(0)
ÖzetleDeğer
string SummarizeValue( int64 max_entries, bool print_v2 ) const
*this
içindeki ilk max_entries
değerlerini bir dizeye dönüştürün.
tensör
Tensor()
1 boyutlu, 0 elemanlı bir kayan nokta tensörü oluşturur.
Döndürülen Tensör bir skaler değildir (şekil {}), bunun yerine boş bir tek boyutlu Tensördür (şekil {0}, NumElements() == 0). Öğesi olmadığı için bir değer atanması gerekmez ve varsayılan olarak başlatılır ( IsInitialized() true). Bu istenmiyorsa, başlatma gerektiren tek elemanlı bir skaler oluşturmayı düşünün:
Tensor(DT_FLOAT, TensorShape({}))
Tensor
Tensor( DataType type, const TensorShape & shape )
Verilen type
ve shape
bir Tensör oluşturur.
LogMemory::IsEnabled() ise, ayırma, bilinmeyen bir çekirdekten ve adımdan geliyormuş gibi kaydedilir. Tensör yapıcısını doğrudan bir Op içinden çağırmak kullanımdan kaldırılmıştır: Çekirdeği ve adımı kaydeden yeni bir tensör tahsis etmek için OpKernelConstruction/OpKernelContext allocate_* yöntemlerini kullanın.
Temeldeki arabellek, bir CPUAllocator
kullanılarak tahsis edilir.
tensör
Tensor( Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape )
Temel arabelleği tahsis etmek için a
ayırıcısını kullanarak giriş type
ve shape
ile bir tensör oluşturur.
LogMemory::IsEnabled() ise, ayırma, bilinmeyen bir çekirdekten ve adımdan geliyormuş gibi kaydedilir. Tensör yapıcısını doğrudan bir Op içinden çağırmak kullanımdan kaldırılmıştır: Çekirdeği ve adımı kaydeden yeni bir tensör tahsis etmek için OpKernelConstruction/OpKernelContext allocate_* yöntemlerini kullanın.
a
, bu Tensörün ömründen daha uzun ömürlü olmalıdır.
tensör
Tensor( Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape, const AllocationAttributes & allocation_attr )
Temel arabelleği tahsis etmek için a
ayırıcısını ve belirtilen "allocation_attr" öğesini kullanarak giriş type
ve shape
bir tensör oluşturur.
Çekirdek ve adım biliniyorsa, ayırma_attr.allocation_will_be_logged true olarak ayarlanmalı ve tensör oluşturulduktan sonra LogMemory::RecordTensorAllocation çağrılmalıdır. Tensör yapıcısını doğrudan bir Op içinden çağırmak kullanımdan kaldırılmıştır: Çekirdeği ve adımı kaydeden yeni bir tensör tahsis etmek için OpKernelConstruction/OpKernelContext allocate_* yöntemlerini kullanın.
a
, bu Tensörün ömründen daha uzun ömürlü olmalıdır.
tensör
Tensor( DataType type )
Verilen veri türünde boş bir Tensör oluşturur.
Tensor() gibi, IsInitialized() True döndüren 1 boyutlu, 0 elemanlı bir Tensör döndürür. Ayrıntılar için Tensor() belgelerine bakın.
tensör
Tensor( float scalar_value )
tensör
Tensor( double scalar_value )
tensör
Tensor( int32 scalar_value )
tensör
Tensor( uint32 scalar_value )
tensör
Tensor( uint16 scalar_value )
tensör
Tensor( uint8 scalar_value )
tensör
Tensor( int16 scalar_value )
tensör
Tensor( int8 scalar_value )
tensör
Tensor( string scalar_value )
tensör
Tensor( complex64 scalar_value )
tensör
Tensor( complex128 scalar_value )
tensör
Tensor( int64 scalar_value )
tensör
Tensor( uint64 scalar_value )
tensör
Tensor( bool scalar_value )
tensör
Tensor( qint8 scalar_value )
tensör
Tensor( quint8 scalar_value )
tensör
Tensor( qint16 scalar_value )
tensör
Tensor( quint16 scalar_value )
tensör
Tensor( qint32 scalar_value )
tensör
Tensor( bfloat16 scalar_value )
tensör
Tensor( Eigen::half scalar_value )
tensör
Tensor( ResourceHandle scalar_value )
tensör
Tensor( const char *scalar_value )
tensör
Tensor( Tensor && other )
Yapıcıyı taşı.
Bu çağrıdan sonra,
Toplam Bayt
size_t TotalBytes() const
Bu tensörün tahmini bellek kullanımını döndürür.
Güvenli Olmayan KopyalamaDâhiliden
void UnsafeCopyFromInternal( const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape )
BitcastFrom gibi, ancak herhangi bir ön koşul karşılanmazsa CHECK başarısız olur.
Kullanımdan kaldırıldı. Bunun yerine BitcastFrom'u kullanın ve döndürülen Status'u kontrol edin.
bit_casted_şekilli
TTypes< T, NDIMS >::Tensor bit_casted_shaped( gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes )
Tensör verilerini, new_sizes
içinde belirtilen yeni şekle sahip bir Eigen::Tensor
Tensor'a döndürün ve yeni bir T
tipine yayınlayın.
Bir bit yayını kullanmak, taşıma ve kopyalama işlemleri için kullanışlıdır. İzin verilen bit yayını, shaped()
ile arasındaki tek farktır.
bit_casted_şekilli
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor bit_casted_shaped( gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes ) const
Tensör verilerini, new_sizes
içinde belirtilen yeni şekle sahip bir Eigen::Tensor
Tensor'a döndürün ve yeni bir T
tipine yayınlayın.
Bir bit yayını kullanmak, taşıma ve kopyalama işlemleri için kullanışlıdır. İzin verilen bit yayını, shaped()
ile arasındaki tek farktır.
bit_casted_tensor
TTypes< T, NDIMS >::Tensor bit_casted_tensor()
Tensör verilerini, aynı boyutta ancak belirtilen T
tipine bitsel olarak yayınlanmış bir Eigen::Tensor
Tensor'a döndürün.
Bir bit yayını kullanmak, taşıma ve kopyalama işlemleri için kullanışlıdır. NOT: Bu, bir bit yayınına izin verilmesi dışında tensor()
ile aynıdır.
bit_casted_tensor
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor bit_casted_tensor() const
Tensör verilerini, aynı boyutta ancak belirtilen T
tipine bitsel olarak yayınlanmış bir Eigen::Tensor
Tensor'a döndürün.
Bir bit yayını kullanmak, taşıma ve kopyalama işlemleri için kullanışlıdır. NOT: Bu, bir bit yayınına izin verilmesi dışında tensor()
ile aynıdır.
dim_size
int64 dim_size( int d ) const
Tensör şekli için kolaylık erişimcisi.
kararır
int dims() const
Tensör şekli için kolaylık erişimcisi.
Tüm şekil erişimcileri için, TensorShape
içindeki tensor_shape.h
ilgili yöntemlerine ilişkin yorumlara bakın.
tip
DataType dtype() const
Veri türünü döndürür.
düz
TTypes< T >::Flat flat()
Tensör verilerini, veri türünün ve belirtilen şeklin bir Eigen::Tensor
olarak döndürün.
Bu yöntemler, istediğiniz ölçü ve ölçülerde verilere erişmenizi sağlar. Onları çağırmak için Tensörün boyutlarının sayısını bilmenize gerek yoktur. Ancak, türün eşleştiğini ve istenen boyutların, tensörle aynı sayıda öğeye sahip bir Eigen::Tensor
oluşturduğunu CHECK
EDİN.
Örnek:
typedef float T; Tensor my_ten(...built with Shape{planes: 4, rows: 3, cols: 5}...); // 1D Eigen::Tensor, size 60: auto flat = my_ten.flat(); // 2D Eigen::Tensor 12 x 5: auto inner = my_ten.flat_inner_dims (); // 2D Eigen::Tensor 4 x 15: auto outer = my_ten.shaped ({4, 15}); // CHECK fails, bad num elements: auto outer = my_ten.shaped ({4, 8}); // 3D Eigen::Tensor 6 x 5 x 2: auto weird = my_ten.shaped ({6, 5, 2}); // CHECK fails, type mismatch: auto bad = my_ten.flat ();
flat
TTypes< T >::ConstFlat flat() const
flat_inner_dims
TTypes< T, NDIMS >::Tensor flat_inner_dims()
flat_inner_dims
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor flat_inner_dims() const
flat_inner_outer_dims
TTypes< T, NDIMS >::Tensor flat_inner_outer_dims( int64 begin )
Verileri, ilk 'başlangıç' Tensör boyutlarını sonucun ilk boyutuna ve son dims () - 'begin' - NDIMS'nin Tensor boyutlarını da son boyuta daraltarak NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür. sonuç.
Eğer 'başlıyor' < 0 ise |'başlıyor'| boyut 1'in önde gelen boyutları eklenecektir. Eğer 'begin' + NDIMS > dims () ise, o zaman 'begin' + NDIMS - dims () takip eden boyut 1 boyutları eklenecektir.
flat_inner_outer_dims
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor flat_inner_outer_dims( int64 begin ) const
flat_outer_dims
TTypes< T, NDIMS >::Tensor flat_outer_dims()
flat_outer_dims
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor flat_outer_dims() const
matris
TTypes< T >::Matrix matrix()
matris
TTypes< T >::ConstMatrix matrix() const
operatör=
Tensor & operator=( const Tensor & other )
Operatör atayın. Bu tensör, diğerinin temel depolamasını paylaşır.
operatör=
Tensor & operator=( Tensor && other )
Operatörü hareket ettirin. Ayrıntılar için yapıcıyı taşı konusuna bakın.
reinterpret_last_dimension
TTypes< T, NDIMS >::Tensor reinterpret_last_dimension()
Tensör verilerini, son boyut öğelerinin daha büyük bir türün tek öğelerine dönüştürüldüğü bir Eigen::Tensor
.
Örneğin, bu, NCHW_VECT_C int8 tensörlerini NCHW int32 tensörleri olarak değerlendirebilen çekirdekler için kullanışlıdır. sizeof(T), orijinal son boyuttaki orijinal öğe türü * num öğelerinin boyutuna eşit olmalıdır. NDIMS, orijinal boyut sayısından 1 eksik olmalıdır.
reinterpret_last_dimension
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor reinterpret_last_dimension() const
Tensör verilerini, son boyut öğelerinin daha büyük bir türün tek öğelerine dönüştürüldüğü bir Eigen::Tensor
.
Örneğin, bu, NCHW_VECT_C int8 tensörlerini NCHW int32 tensörleri olarak değerlendirebilen çekirdekler için kullanışlıdır. sizeof(T), orijinal son boyuttaki orijinal öğe türü * num öğelerinin boyutuna eşit olmalıdır. NDIMS, orijinal boyut sayısından 1 eksik olmalıdır.
skaler
TTypes< T >::Scalar scalar()
skaler
TTypes< T >::ConstScalar scalar() const
şekil
const TensorShape & shape() const
Tensörün şeklini döndürür.
şekilli
TTypes< T, NDIMS >::Tensor shaped( gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes )
şekilli
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor shaped( gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes ) const
tensör
TTypes< T, NDIMS >::Tensor tensor()
tensör
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor tensor() const
tensor_data
StringPiece tensor_data() const
Geçerli tensörün arabelleğini eşleyen bir StringPiece
döndürür.
Döndürülen StringPiece
, CPU'nun doğrudan adresleyemediği aygıtlardaki bellek konumuna işaret edebilir.
NOT: Temeldeki tensör arabelleği yeniden sayılır, bu nedenle StringPiece
tarafından eşlenen içeriğin ömrü arabelleğin ömrüyle eşleşir; arayanlar, StringPiece
hala kullanılırken arabelleğin yok edilmemesini sağlamak için düzenleme yapmalıdır.
GEREKTİRİR: DataTypeCanUseMemcpy(dtype())
.
unaligned_flat
TTypes< T >::UnalignedFlat unaligned_flat()
unaligned_flat
TTypes< T >::UnalignedConstFlat unaligned_flat() const
hizalanmamış_şekilli
TTypes< T, NDIMS >::UnalignedTensor unaligned_shaped( gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes )
hizalanmamış_şekilli
TTypes< T, NDIMS >::UnalignedConstTensor unaligned_shaped( gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes ) const
vec
TTypes< T >::Vec vec()
Tensör verilerini, bu Tensörün türü ve boyutlarıyla bir Eigen::Tensor olarak döndürün.
Tensörün veri türünü ve boyut sayısını bildiğinizde ve bir Eigen::Tensor'ün otomatik olarak Tensör boyutlarına göre boyutlandırılmasını istiyorsanız bu yöntemleri kullanın. Tür veya boyutlardan biri eşleşmiyorsa uygulama denetimi başarısız olur.
Örnek:
l10n-yer tutucu88
l10n-yer tutucu89
Yukarıdaki tüm yöntemlerin Const sürümleri.
~tensör
l10n-yer tutucu90Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2022-08-30 UTC.